MEE_TIMED
一套开源的定时任务中间件,MEE_TIMED
简化了 scheduled
及shedlock
的配置,同时也升级了这两种中间件的能力 ,使定时任务开发更具灵活性的同时
具备集群及分布式节点的管理,同时也增加了传参,使之更加强大💪
目前 `java` 语言下可用的定时任务基础组件无非这俩: `spring scheduled` 以及 `quartz`,其中 `scheduled` 属于轻量级的设计 默认集成在 `spring-context` 包中,所以`springboot`使用 `scheduled` 简单快捷,
既然简单也必有简单的局限(后面会聊),quartz
则属于重量级的设计,内部提供了 RMI
及 JMX
支持 以及使用基于DB的行锁使之支持集群,这都很好,不过内部代码设计及扩展似乎过于臃肿,不使用表又会退化为 scheduled
~
有时,项目不大不小,但是有集群需求并且需要保证任务不重复执行,这时就需要 `scheduled`+`shedlock` 这样的搭配,可这样无法动态传参,同时增加了业务代码的复杂度,这是问题;
当然也可以使用 quartz
+数据库表
的方式 则管理集群及节点任务会变得比较复杂, 而且任务的启停及关闭操作在分布式环境下使用 quartz
提供的api操作尤其的麻烦,这也是问题...
spring scheduled
所面临的问题:- `CRON`表达式过于简单,不支持复杂的表达式,比如每月最后一天,虽然提供`zone`支持但在特殊的国度,如在美国,无法计算夏令时及冬令时的偏差
- 当`@Schedules`与`@SchedulerLock`配合时 多执行时间 会存在被锁定的问题
- `scheduled` 如果不指定线程池时 默认是单线程执行,不管应用下有多少定时任务都会是单线程,这是瓶颈...
- `scheduled` 不支持传参,函数使用时必须是`void`的函数返回且不可有形参
- 部分api可能存在`spring`版本迭代时不兼容问题,这是二开可能的问题
- 无法做集群及分布式节点管理,除非key定义的十分小心
- 不太好通过锁的控制做任务及节点的启停控制(可以通过特殊方法 比较另类)
- 任务执行时的关键信息默认不记录(IP、时间、CRON、应用信息等等)
- 加锁过程可能存在不必要的更新操作(这是代码问题)
-
基于现有情况我改造了 scheduled
,用较少的更改 做出了处于 scheduled
及 quartz
中间的定时任务组件,这就是 MEE_TIMED
🌹.
MEE_TIMED
所做的改进app
表(SYS_SHEDLOCK_APP
),提供集群及多节点控制支持job
(SYS_SHEDLOCK_JOB
)表data
字段,提供传参及参数修改支持@Schedule
与 @SchedulerLock
二合一并简化注解配置spring scheduled
的 CronExpression
替换为 quartz
的 CronExpression
,支持更灵活更复杂的CRON
表达式scheduled
内部默认单线程的问题,提供线程池支持springboot
兼容性做到最佳详细配置代码及后台集成在mee-admin有实例 👊(,)👊
1.下载 表结构 及 mee_timed-X.X.X.jar 依赖 依赖 并存放于项目或nexus私服中
2.POM中定义dependency依赖:
<dependency>
<groupId>com.mee.timed</groupId>
<artifactId>mee_timed</artifactId>
<version>1.0.1</version>
<scope>system</scope>
<systemPath>${pom.basedir}/src/main/resources/lib/mee_timed-1.0.1.jar</systemPath>
</dependency>
3.导入表结构(SQL)
根据所使用的db
,按需导入对应厂商所支持的表结构,目前仅提供 mysql
、oracle
、postgresql
支持:
table_mysql.sql
table_oracle.sql
table_postgresql.sql
4.定义配置及bean
目前配置仅有三项:
spring.mee.timed.shed=${spring.application.name}
spring.mee.timed.table-name=SYS_SHEDLOCK_JOB
spring.mee.timed.table-app-name=SYS_SHEDLOCK_APP
其中配置项spring.mee.timed.table-app-name
是管理集群及节点用的,如不需要可不配置
应用启动时会自动写入必要的初始化参数,也可提前将初始数据提前导入
配置bean: 这一步是非必须的,只是内部线程池的配置较为保守,如需自定义可以以下配置指定线程数及线程名前缀:
/**
* 设置执行线程数
* @return
*/
@Bean
public ThreadPoolTaskScheduler threadPoolTaskScheduler() {
ThreadPoolTaskScheduler scheduler = new ThreadPoolTaskScheduler();
scheduler.setPoolSize(PROCESSOR*2);
scheduler.setThreadNamePrefix("SHEDLOCK-");
scheduler.initialize();
return scheduler;
}
5.定义定时任务
样例一:
import com.mee.timed.Job;
import com.mee.timed.JobExecutionContext;
import com.mee.timed.annotation.MeeTimed;
import com.mee.timed.annotation.MeeTimeds;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class Job01TestService implements Job {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Job01TestService.class);
@MeeTimed(fixedRate = 10000,lockAtLeastFor = "PT5S",lockAtMostFor ="PT5S" )
public void exec01() throws InterruptedException {
LOGGER.info("=====> [exec01] Already Executed! <=====");
TimeUnit.SECONDS.sleep(6);
}
@MeeTimeds({
@MeeTimed(cron = "10,20,30,40,50 * * * * ?",lockAtMostFor ="PT5S",lockName = "execute1"),
@MeeTimed(cron = "0 0/2 * * * ?",lockAtMostFor ="PT1M",lockName = "execute2"),
@MeeTimed(cron = "0 0/4 * ? * MON-FRI",lockAtMostFor ="PT1M",lockName = "execute3"),
// 纽约时间每年的7月9号22点2分执行
@MeeTimed(cron = "0 2 22 9 7 ?",lockAtMostFor ="PT1M",lockName = "execute4",zone = "America/New_York"),
// 每月最后一天的十点半(eg:2024-07-31 10:30:00)
@MeeTimed(cron = "0 30 10 L * ?",lockAtMostFor ="PT1M",lockName = "execute5")
})
@Override
public void execute(JobExecutionContext context) {
LOGGER.info("=====> proxy job exec! data:"+context.getJobInfo().getName()+" <=====");
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(8);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
样例二:
package com.mee.timed.test.job;
import com.mee.timed.annotation.MeeTimed;
import com.mee.timed.annotation.MeeTimeds;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class ScheduledTasks {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ScheduledTasks.class);
@MeeTimeds({
@MeeTimed(fixedRate = 10000,lockAtLeastFor = "PT5S",lockAtMostFor ="PT5S",lockName = "T1"),
@MeeTimed(fixedDelay = 8000,lockAtLeastFor = "PT5S",lockAtMostFor ="PT5S",lockName = "T2"),
})
public void exec01() {
LOGGER.info("=====> [exec01] Already Executed! <=====");
}
@MeeTimed(cron = "0/20 * * * * ?",lockAtLeastFor = "PT5S",lockAtMostFor ="PT10S" )
public void exec02(JobExecutionContext context) {
LOGGER.info("=====> proxy job exec! data:"+context.getJobDataJson()+" <=====");
}
}
以上两种方式均可,如果需要传递参数 其函数的形参数 必须是 JobExecutionContext
或其实现类
如果是同一函数多时间配置(使用 @MeeTimeds
配置),其每一项 lockName
不可为空!
2024-07-18 09:59:20.006 -> [MEE_TIMED-7] -> INFO com.mee.cron.JobTimedService:25 - =====> proxy job exec! data:{"key":"执行数据"} <=====
2024-07-18 09:59:40.020 -> [MEE_TIMED-7] -> INFO com.mee.cron.JobTimedService:25 - =====> proxy job exec! data:{"key":"执行数据"} <=====
2024-07-18 09:59:59.993 -> [MEE_TIMED-1] -> INFO com.mee.cron.DefaultTimerService:27 - ===>testTask2執行時間: 2024-07-18 09:59:59
2024-07-18 10:00:00.003 -> [MEE_TIMED-5] -> INFO com.mee.cron.DefaultTimerService:21 - ===>testTask1執行時間: 2024-07-18 10:00:00
2024-07-18 10:00:00.009 -> [MEE_TIMED-4] -> INFO com.mee.cron.JobTimedService:25 - =====> proxy job exec! data:{"key":"执行数据"} <=====
2024-07-18 10:00:20.014 -> [MEE_TIMED-4] -> INFO com.mee.cron.JobTimedService:25 - =====> proxy job exec! data:{"key":"执行数据"} <=====
2024-07-18 10:00:40.015 -> [MEE_TIMED-4] -> INFO com.mee.cron.JobTimedService:25 - =====> proxy job exec! data:{"key":"执行数据"} <=====
2024-07-18 10:01:00.019 -> [MEE_TIMED-4] -> INFO com.mee.cron.JobTimedService:25 - =====> proxy job exec! data:{"key":"执行数据"} <=====
cron
,这功能是与quartz
的差距的缩小是决定性的再次感谢 spring scheduled
及 shedlock
的开源,MEE_TIMED
在 github
有开源,详见: https://github.com/funnyzpc/mee_timed_parent 🎈